上周:

  1. python验证lstm,效果不好。很多拟合的是直线。C++抄了个lstm,输出也是直线,不知道是程序的问题,还是模型的问题。
  2. 尝试bp神经网络求解。代码是抄的。回看天数是写死的,隐层只有一层。调节了隐层节点,学习率,误差率。分数不如AR。
  3. 自己写bp,想写的太完美,暂时没写出来。
  4. 使用spss看了数据的信息,数据有自相关性,数据间有互相关性。
  5. Matlab做了平稳检测,多数数据都是平稳的。随机性检测,当时理解的有问题,以spss的为准。
  6. Matlab的拟合工具箱,尝试预测了flavor8,肉眼看效果都不好,没有算准确的数据。需要去做数据预处理,滤波,平滑之类的。

下周

  1. 放弃lstm
  2. bp神经网络效果不好应该是很多参数设置的问题。可以往后继续研究。

网络部分,把梯度下降调权重那部分理解了,把公式重新看一遍。

程序部分,把自己的程序写出来,程序写活点。

参数部分,把能自动设置的参数自动设置,其他参数学习怎么调。

  1. 使用c++实现自相关性分析。互相关暂时不做。
  2. 数据预处理,先做个滑动平滑滤波。顺便把arima实现了,试试效果。

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